Computer Engineering, Cybersecurity and Artificial Intelligence (CAGLIARI)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso di Laurea Magistrale in Computer Engineering, Cybersecurity and Artificial Intelligence dell'Università degli Studi di Cagliari si propone di formare professionisti altamente qualificati per rispondere alle crescenti esigenze del mercato del lavoro e del sistema paese in termini di sicurezza e innovazione. Il corso, erogato in lingua inglese, offre una formazione avanzata in quattro aree principali: Ingegneria Informatica, Systems Engineering, Cybersecurity e I.A.. L'obiettivo è fornire agli studenti le competenze necessarie per progettare, sviluppare e gestire sistemi informatici complessi e sicuri, applicando le più recenti tecnologie di I.A.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un primo anno dedicato all'approfondimento delle conoscenze in progettazione del software, sistemi di controllo industriale, I.A. e machine learning, cybersecurity e gestione del rischio. Il secondo anno si concentra su sistemi embedded, computer forensics e sicurezza. Il percorso formativo è completato da corsi a scelta, seminari e tirocini, che permettono agli studenti di specializzarsi e acquisire esperienza pratica.
Competenze acquisite
Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate nella progettazione e nello sviluppo di sistemi informatici sicuri, nella gestione del rischio informatico, nell'applicazione dell'I.A. e del machine learning. Saranno in grado di affrontare le sfide poste dalla trasformazione digitale, contribuendo all'innovazione e alla sicurezza del sistema informatico. Le competenze acquisite includono anche la capacità di lavorare in team multidisciplinari e di comunicare efficacemente in un contesto internazionale.
Sbocchi professionali
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria informatica, della cybersecurity e dell'analisi dei dati. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e lo sviluppo di sistemi intelligenti stanno diventando elementi chiave in ogni fase del ciclo di vita del software e dei sistemi. La cybersecurity beneficia dell'I.A. per la rilevazione delle minacce, la risposta agli incidenti e la prevenzione delle frodi. L'I.A. sta anche creando nuove opportunità per lo sviluppo di applicazioni e servizi innovativi.
I laureati in questo campo si troveranno di fronte a sfide significative, ma anche a grandi opportunità. La domanda di professionisti in grado di progettare, sviluppare e implementare soluzioni basate sull'I.A. e sulla cybersecurity è in forte crescita. Sarà fondamentale saper collaborare con sistemi intelligenti, comprendere i principi dell'etica dell'I.A. e affrontare le implicazioni sociali della tecnologia. Le competenze trasversali, come la comunicazione e il problem-solving, saranno sempre più importanti.
Per competere nel mercato del lavoro del futuro, sarà necessario acquisire competenze avanzate in machine learning, deep learning, cybersecurity e cloud computing. La capacità di lavorare con grandi quantità di dati (big data) e di utilizzare strumenti di analisi dei dati sarà cruciale. Inoltre, la conoscenza delle architetture di sistema e dei protocolli di sicurezza sarà fondamentale. La formazione continua e l'aggiornamento costante delle proprie competenze saranno essenziali per rimanere competitivi.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Competenze avanzate in machine learning e deep learning
Approfondire la conoscenza di algoritmi, framework (TensorFlow, PyTorch), e architetture neurali. Partecipare a corsi online (ad esempio, quelli offerti da Coursera o edX) e workshop specializzati. Sviluppare progetti personali per applicare le conoscenze acquisite.Competenze in cybersecurity e gestione del rischio
Studiare i principi della crittografia, della sicurezza delle reti, e della forensics digitale. Ottenere certificazioni riconosciute (ad esempio, CISSP, CEH). Esercitarsi con simulazioni di attacchi e difese.Competenze di cloud computing e edge computing
Acquisire familiarità con le principali piattaforme cloud (AWS, Azure, Google Cloud). Studiare le architetture di edge computing e le loro applicazioni. Sviluppare progetti che utilizzano servizi cloud per l'I.A. e la cybersecurity.Competenze di data engineering e big data
Imparare a utilizzare strumenti come Spark, Hadoop e Kafka. Studiare le tecniche di data warehousing e data lake. Sviluppare progetti che coinvolgono l'analisi di grandi quantità di dati.routine di successo
Apprendimento continuo e aggiornamento costante
Seguire regolarmente corsi online, leggere articoli scientifici e partecipare a conferenze. Iscriversi a newsletter specializzate e seguire i principali esperti del settore sui social media. Dedicare tempo ogni settimana all'apprendimento di nuove tecnologie.Sviluppo di progetti personali e partecipazione a competizioni
Creare progetti che dimostrino le proprie competenze e che affrontino problemi reali. Partecipare a hackathon e competizioni di machine learning (ad esempio, Kaggle). Condividere i propri progetti su GitHub.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore e connettersi con professionisti su LinkedIn. Collaborare a progetti open source e contribuire a comunità online. Cercare mentor e tutor che possano guidare il proprio percorso professionale.esperienze utili
Stage e tirocini in aziende all'avanguardia
Cercare opportunità di stage e tirocini in aziende che operano nel campo dell'I.A., della cybersecurity e del cloud computing. Scegliere aziende che investono in ricerca e sviluppo e che offrono opportunità di crescita professionale.Partecipazione a progetti di ricerca
Collaborare con gruppi di ricerca universitari o con centri di ricerca privati. Contribuire alla pubblicazione di articoli scientifici e alla presentazione di risultati a conferenze internazionali. Acquisire esperienza nella ricerca applicata.Esperienza internazionale
Studiare all'estero attraverso programmi di scambio (ad esempio, Erasmus). Lavorare in aziende o organizzazioni internazionali. Partecipare a progetti di collaborazione con team internazionali. Migliorare le proprie competenze linguistiche.Segnala un problema
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